Как разделить массив numpy между несколькими потоками python?

На самом деле я пытался изменить какой-то скрипт yolov5. Здесь я пытаюсь передать массив между потоками.

def detection(out_q):
    while(cam.isOpened()):
        ref, img = cam.read()
        img = cv2.resize(img, (640, 320))

        result = model(img)
        yoloBbox = result.xywh[0].numpy() # yolo format
        bbox = result.xyxy[0].numpy() # pascal format
        for i in bbox:
            out_q.put(i) # 'i' is the List of length 6
        
def resultant(in_q):

    while(cam.isOpened()):
        ref, img =cam.read()
        img = cv2.resize(img, (640, 320))
        qbbox = in_q.get()
        print(qbbox)
if __name__=='__main__':
    q = Queue(maxsize = 10)

    t1 = threading.Thread(target= detection, args = (q, ))

    t2 = threading.Thread(target= resultant, args = (q, ))

    t1.start()
    t2.start()

    t1.join()
    t2.join()

Я пытался с этим, но это дает мне такие ошибки, как:

Assertion fctx->async_lock failed at libavcodec/pthread_frame.c:155

так есть ли другой способ передать массив? любой учебник/решение приветствуется. Если есть какие-либо недоразумения с моим вопросом, пожалуйста, дайте мне знать. Большое спасибо!!

Обновлять:::

Я пытался так..

def detection(ns, event):#
##    a = np.array([1, 2, 3])   -
####    a= list(a)               | #This is working
##    ns.value = a               |
##    event.set()               -
    while(cam.isOpened()):
        ref, img = cam.read()
        img = cv2.resize(img, (640, 320))
    
        result = model(img)
        yoloBbox = result.xywh[0].numpy() # yolo format
        bbox = result.xyxy[0].numpy() # pascal format
        for i in bbox:
            arr = np.squeeze(np.array(i))
            print("bef: ", arr)      -
            ns.value = arr            |  # This is not working
            event.set()              -

def transfer(ns, event):
    event.wait()
    print(ns.value)

if __name__=='__main__':
    ##    detection()

    manager = multiprocessing.Manager()
    namespace = manager.Namespace()
    event=multiprocessing.Event()

    p1 = multiprocessing.Process(target=detection, args= 
(namespace, event),)
    p2= multiprocessing.Process(target=transfer, args=(namespace, 
 event),)
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

The output from the above "arr" = [          0      1.8232      
407.98      316.46     0.92648           0]

но все, что у меня есть, пусто. ни ошибки, ни предупреждения, только пусто. Я проверил, что arr имеет значение. Я проверил список, все массивы np обмениваются данными, которые помечены как работающие. Но почему данные из массива "arr" пусты (после обмена) И что я должен делать?